論文の概要: Automated Assessment of Students' Code Comprehension using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05399v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 20:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:31:41.440865
• Title: Automated Assessment of Students' Code Comprehension using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた学生のコード理解の自動評価
• Authors: Priti Oli, Rabin Banjade, Jeevan Chapagain, Vasile Rus
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とエンコーダベースのセマンティックテキスト類似(STS)モデルを評価する。 この結果から,LLMはプログラミング領域における生徒の短解評価において,微調整エンコーダモデルに匹敵する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3293989832773954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing student's answers and in particular natural language answers is a crucial challenge in the field of education. Advances in machine learning, including transformer-based models such as Large Language Models(LLMs), have led to significant progress in various natural language tasks. Nevertheless, amidst the growing trend of evaluating LLMs across diverse tasks, evaluating LLMs in the realm of automated answer assesment has not received much attention. To address this gap, we explore the potential of using LLMs for automated assessment of student's short and open-ended answer. Particularly, we use LLMs to compare students' explanations with expert explanations in the context of line-by-line explanations of computer programs. For comparison purposes, we assess both Large Language Models (LLMs) and encoder-based Semantic Textual Similarity (STS) models in the context of assessing the correctness of students' explanation of computer code. Our findings indicate that LLMs, when prompted in few-shot and chain-of-thought setting perform comparable to fine-tuned encoder-based models in evaluating students' short answers in programming domain.
• Abstract（参考訳）: 学生の回答、特に自然言語による回答を評価することは、教育の分野で重要な課題である。 大規模言語モデル(llms)などのトランスフォーマティブベースのモデルを含む機械学習の進歩は、様々な自然言語タスクにおいて大きな進歩をもたらした。 にもかかわらず、様々なタスクにまたがってLSMを評価する傾向が高まっている中で、自動回答評価の領域におけるLSMの評価はあまり注目されていない。 このギャップに対処するために,学生の短時間かつオープンな回答の自動評価にLLMを使うことの可能性を検討する。 特に,LLMを用いて学生の説明と専門家の説明を,コンピュータプログラムの行ごとの説明の文脈で比較する。 比較目的として,大言語モデル (llms) とエンコーダに基づく意味テキスト類似度 (sts) モデルの両方を評価し,学生のコンピュータコードの説明の正確性を評価する。 この結果から,LLMはプログラミング領域における生徒の短解評価において,微調整エンコーダモデルに匹敵する性能を示した。

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